統（tǒng）一（yī）服務（wù）熱（rè）線在生產過程中，反應釜的溫度會影響化工產品的生產質量，因此的控製反應釜的（de）溫度（dù）對企業生產至關重（chóng）要，本文就來介紹一下智能控製連續攪拌反應釜溫度的方（fāng）法。
先來看下連續反應釜的（de）基本結構及原理吧，它是由攪拌容器及攪（jiǎo）拌機組（zǔ）成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中（zhōng）筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安（ān）裝在（zài）罐型的材料，在其內部進（jìn）行化學反應，為了保持反（fǎn）應溫度，對反應釜需（xū）要設置換熱元件。
在化工生產中，應嚴格按（àn）照反應物的配比（bǐ）混合均勻，然後將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續攪拌釜（fǔ）式反應器，在（zài）夾（jiá）套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持（chí）反應器的（de）溫度混合料，然後攪拌（bàn）均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受（shòu）熱均勻（yún）。 二、連續攪（jiǎo）拌反應釜溫度控製難點 首先．化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的 變化（huà），相變過程與物（wù）質和能量（liàng）的傳遞（dì），這個過程比較（jiào）複雜，反應 釜是一個大（dà）的熱容量．控製（zhì）著反應對象的純滯後時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質的傳熱係數，並在外部（bù）環境的變得更敏 感。
其次，在反應過程中，由於其複雜性和非線性的放熱（rè）化（huà）學反 應。導致（zhì）傳熱（rè）介質（zhì）的非線性傳熱係數增大，對（duì）外（wài）部幹擾的影響變 得敏感（gǎn），所（suǒ）以控製有一（yī）定的難度，在反應熱去除的同時，若不（bú）及 時， 受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升，容易因（yīn）局部過熱 而造成的“失控”的現象。
三、連續攪拌反應釜溫度控製方法
一般情（qíng）況下．化學反應都具有（yǒu）複雜性與非線性，因此一 個化學反應過程都無法僅僅使用一種控（kòng）製方（fāng）式就（jiù）能達（dá）到理想的 效果，並且隨著科（kē）技信息技術的發展（zhǎn），很多智能（néng）控製方法被（bèi）廣泛 應用於連續攪拌反應釜的溫度控製上（shàng），而且取得了（le）一定的成績。
1、神經網絡預測控製
這個預測控製（zhì）主要由參考軌跡，預測模型，模（mó）型校正，滾動 優化（huà）四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態係統，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描（miáo）述為（wéi）如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和（hé）u(k)分別為過（guò）程在時刻k的鞘出和輸入變量（liàng）， 和m分別為其階次（cì），f為連續非線性函數，其中其中預（yù）測模型（xíng）部 分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模（mó）型中，輸入數據的選（xuǎn）取 不當使神經網絡學習算法（fǎ）很容易陷入到局部（bù）小或者網絡不能 收斂，為（wéi）避免這種問題的發（fā）生，輸人數據需要進行歸一化處理。 對於(3．1)所描述的控製對象，可采用圖3．2所示的BP神經網（wǎng）絡 建立預測模型。
在（zài）一般情況下，類似的網絡預測控製是一種基於閉環控製 策略優化模型（xíng）基礎上的（de）算（suàn）法。其核（hé）心是利用動態模型可以預測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機製的引人（rén），用軋 製有限時域優化策略（luè）．重複的地方目標（biāo）在線優化．以獲得的 實（shí）際（jì）控製的模型失配和避免引起的不確定性幹擾。
2、自適應（yīng）控（kòng）製 由於化學反應本身就是一個時變非線（xiàn）性係統．每個反應（yīng）階 段都表現出顯著不同的情（qíng）況，因為過程模型是未知的（de），自適（shì）應控 製是基於參數未知的係（xì）統的（de）數學模型。參數自適應控製會隨係 統的行（háng）為的變化發（fā）生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整 個係統的性能滿足要求。雖然（rán）複雜的自適應算法在一定程度上 影響了自適應（yīng）控製的（de）實際應用，但與自適應控製理論的發展是 符（fú）合的，在控製反應器的自適應控製方麵將有更大的發展前景。
先來看下連續反應釜的（de）基本結構及原理吧，它是由攪拌容器及攪（jiǎo）拌機組（zǔ）成，攪拌容器包括筒體，熱交換元件和組件，其中（zhōng）筒體是一個鋼罐式集裝箱，可安（ān）裝在（zài）罐型的材料，在其內部進（jìn）行化學反應，為了保持反（fǎn）應溫度，對反應釜需（xū）要設置換熱元件。
在化工生產中，應嚴格按（àn）照反應物的配比（bǐ）混合均勻，然後將反應混合物均勻化，加入催化劑在連續攪拌釜（fǔ）式反應器，在（zài）夾（jiá）套反應器中，通過一定數量的蒸汽來維持（chí）反應器的（de）溫度混合料，然後攪拌（bàn）均勻，用攪拌器提高熱傳導速度，從而使受（shòu）熱均勻（yún）。 二、連續攪（jiǎo）拌反應釜溫度控製難點 首先．化學反應和物理反應貫穿生產過程始終，生化反應的 變化（huà），相變過程與物（wù）質和能量（liàng）的傳遞（dì），這個過程比較（jiào）複雜，反應 釜是一個大（dà）的熱容量．控製（zhì）著反應對象的純滯後時間，形成一個 非線性變化的傳熱介質的傳熱係數，並在外部（bù）環境的變得更敏 感。
其次，在反應過程中，由於其複雜性和非線性的放熱（rè）化（huà）學反 應。導致（zhì）傳熱（rè）介質（zhì）的非線性傳熱係數增大，對（duì）外（wài）部幹擾的影響變 得敏感（gǎn），所（suǒ）以控製有一（yī）定的難度，在反應熱去除的同時，若不（bú）及 時， 受熱不均勻的話。反應溫度會一直在上升，容易因（yīn）局部過熱 而造成的“失控”的現象。
三、連續攪拌反應釜溫度控製方法
一般情（qíng）況下．化學反應都具有（yǒu）複雜性與非線性，因此一 個化學反應過程都無法僅僅使用一種控（kòng）製方（fāng）式就（jiù）能達（dá）到理想的 效果，並且隨著科（kē）技信息技術的發展（zhǎn），很多智能（néng）控製方法被（bèi）廣泛 應用於連續攪拌反應釜的溫度控製上（shàng），而且取得了（le）一定的成績。
1、神經網絡預測控製
這個預測控製（zhì）主要由參考軌跡，預測模型，模（mó）型校正，滾動 優化（huà）四個部分組成，主要研究對象為一個單輸入單輸出的離散 時間非線性動態係統，可用NARMAX模型(非線性自回歸滑動 平均模型)描（miáo）述為（wéi）如下：
y（k）=f（y（k-1）,u(k-1),……u（k-m）） （3.1）
其中y（k）和（hé）u(k)分別為過（guò）程在時刻k的鞘出和輸入變量（liàng）， 和m分別為其階次（cì），f為連續非線性函數，其中其中預（yù）測模型（xíng）部 分采用的是前饋神經網絡，同時在預測模（mó）型中，輸入數據的選（xuǎn）取 不當使神經網絡學習算法（fǎ）很容易陷入到局部（bù）小或者網絡不能 收斂，為（wéi）避免這種問題的發（fā）生，輸人數據需要進行歸一化處理。 對於(3．1)所描述的控製對象，可采用圖3．2所示的BP神經網（wǎng）絡 建立預測模型。
在（zài）一般情況下，類似的網絡預測控製是一種基於閉環控製 策略優化模型（xíng）基礎上的（de）算（suàn）法。其核（hé）心是利用動態模型可以預測 未來的過程和行為，其中，模型誤差反饋校正機製的引人（rén），用軋 製有限時域優化策略（luè）．重複的地方目標（biāo）在線優化．以獲得的 實（shí）際（jì）控製的模型失配和避免引起的不確定性幹擾。
2、自適應（yīng）控（kòng）製 由於化學反應本身就是一個時變非線（xiàn）性係統．每個反應（yīng）階 段都表現出顯著不同的情（qíng）況，因為過程模型是未知的（de），自適（shì）應控 製是基於參數未知的係（xì）統的（de）數學模型。參數自適應控製會隨係 統的行（háng）為的變化發（fā）生相應的變化，以適應其變化特征，保證了整 個係統的性能滿足要求。雖然（rán）複雜的自適應算法在一定程度上 影響了自適應（yīng）控製的（de）實際應用，但與自適應控製理論的發展是 符（fú）合的，在控製反應器的自適應控製方麵將有更大的發展前景。
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